作者：徐琼燕; 吴印华故障诊断维数约简邻域自适应线性局部切空间排列支持向量机
摘要：针对线性局部切空间排列（LLTSA）在进行故障特征降维时邻域大小难以确定的问题,提出了基于邻域自适应线性局部切空间排列（NA-LLTSA）维数约简的故障诊断方法。即首先从机械振动信号中全面提取出高维的混合故障特征集;其次采用基于Parzen窗概率密度的邻域自适应线性局部切空间排列进行维数约简,获得低维特征;最后通过支持向量机（SVM）来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断。NA-LLTSA维数约简增强了故障特征的辨识能力,而SVM优异的模式识别能力能够进一步提高故障诊断精度。滚动轴承的故障诊断实例验证了所提故障诊断方法的有效性。
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